da37a00b8e
fix: prediction 5가지 이슈 수정 — 모든 파이프라인 정상 동작
...
## 이슈 1: gear_correlation Decimal → float TypeError
- prediction/algorithms/gear_correlation.py:785
- _load_all_scores()가 NUMERIC 컬럼을 Decimal로 읽어 float 상수와 연산 시 실패
- float() 명시 변환으로 수정
- 효과: gear correlation 24,474 raw metrics + 3,966 scores 정상 기록
## 이슈 2: violation_classifier classified=0 문제
- prediction/output/violation_classifier.py
- result.get('id')는 AnalysisResult에 없어 항상 None → 모든 UPDATE 건너뜀
- 존재하지 않는 permit_status/gear_judgment 필드에 의존
- (mmsi, analyzed_at) 기준 UPDATE로 변경
- 중국 선박(412/413*) + EEZ 진입은 permit 없어도 EEZ_VIOLATION 판정
- 효과: classified=0 → classified=4~6/cycle
## 이슈 3: kpi_writer 모두 0 (tracking_active 외)
- prediction/output/kpi_writer.py:27
- date.today() + timezone.utc 혼용 → 현재 시각이 UTC로는 아직 '어제'라 '오늘 >= today_start' 쿼리가 0 반환
- KST 기준으로 today_start 계산
- 효과: realtime_detection 0 → 7,107, illegal_transship 0 → 5,033
## 이슈 4: stats_daily 오늘 0건
- prediction/output/stats_aggregator.py:96, 194
- aggregate_daily/monthly가 UTC 경계 사용
- KST 기준 자정으로 수정
- 효과: 2026-04-08 detections 0 → 543,656, events 0 → 5,253
## 이슈 5: parent workflow 테이블 누락 컬럼 (V005 ↔ prediction 불일치)
V016 마이그레이션으로 일괄 추가:
- gear_parent_label_sessions: label_parent_name, normalized_parent_name,
duration_days, actor, comment, metadata, updated_at 등 8개 컬럼
- gear_group_parent_resolution: parent_name, normalized_parent_name,
selected_parent_name, confidence, decision_source, top_score, second_score,
score_margin, stable_cycles, evidence_summary, episode_id, continuity_*,
prior_bonus_total, last_evaluated_at, last_promoted_at 등 17개 컬럼
- gear_parent_candidate_exclusions: normalized_parent_name, reason_type,
duration_days, metadata, updated_at, active_from, active_until +
candidate_mmsi GENERATED ALWAYS AS (excluded_mmsi) 별칭
- gear_group_parent_candidate_snapshots: parent_name
효과: gear parent inference: 925 groups, 301 direct-match, 1329 candidates,
188 review-required, 925 episode-snapshots 기록 — 전체 모선 워크플로우 정상
## 검증 결과 (e2e)
- analysis cycle: 6,824 vessels, 112초/cycle 정상
- vessel_analysis_results: 10분 13,650건, 총 125만건
- prediction_events: 1시간 138건, 총 12,258건
- prediction_alerts: 1시간 183건
- gear_correlation_scores: 3,966건
- gear_group_parent_resolution: 926건
- stats_hourly: 17행, stats_daily: 오늘 543,656건
- 백엔드 Flyway V016 정상 적용
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-08 06:47:53 +09:00
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fix: prediction e2e — 누락 테이블 12개 + 컬럼 매핑 + NUMERIC precision 통합 수정
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- V014: fleet_vessels, fleet_tracking_snapshot, gear_identity_log,
gear_correlation_scores/raw_metrics, correlation_param_models,
group_polygon_snapshots, gear_group_episodes/episode_snapshots,
gear_group_parent_candidate_snapshots, gear_parent_label_tracking_cycles,
system_config 테이블 추가
- V015: 점수/비율 NUMERIC precision 일괄 확대 (score→7,4 / pct→12,2) +
vessel_analysis_results UNIQUE(mmsi, analyzed_at) 인덱스 추가
- prediction kcgdb.py: timestamp→analyzed_at, zone→zone_code,
is_leader→fleet_is_leader, is_transship_suspect→transship_suspect 매핑
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-07 15:00:29 +09:00
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feat: S2 prediction 분석 엔진 모노레포 이식
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iran prediction 47개 Python 파일을 prediction/ 디렉토리로 복제:
- algorithms/ 14개 분석 알고리즘 (어구추론, 다크베셀, 스푸핑, 환적, 위험도 등)
- pipeline/ 7단계 분류 파이프라인
- cache/vessel_store (24h 슬라이딩 윈도우)
- db/ 어댑터 (snpdb 원본조회, kcgdb 결과저장)
- chat/ AI 채팅 (Ollama, 후순위)
- data/ 정적 데이터 (기선, 특정어업수역 GeoJSON)
config.py를 kcgaidb로 재구성 (DB명, 사용자, 비밀번호)
DB 연결 검증 완료 (kcgaidb 37개 테이블 접근 확인)
Makefile에 dev-prediction / dev-all 타겟 추가
CLAUDE.md에 prediction 섹션 추가
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-07 12:56:51 +09:00
